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Enregistrement W3135033642 · doi:10.1109/picc51425.2020.9362420

Demand Response and Energy Storage System Participation in North American Electricity Markets

2020· article· en· W3135033642 sur OpenAlexaffabout
Nitin Padmanabhan, Hisham Alharbi

Notice bibliographique

Revue2020 International Conference on Power, Instrumentation, Control and Computing (PICC) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementEnvironmental economicsDemand responseSoftware deploymentElectricityRenewable energyEnergy storageElectric power systemElectricity marketTimelineBusinessComputer sciencePower (physics)EngineeringEconomicsMarketingElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demand response (DR) and energy storage systems (ESS) are important resources for Independent System Operators (ISOs) to reduce the peak demand and electricity price spikes, balance the intermittency of renewable energy resources (RES), and increase power system resiliency, efficiency and reliability. This paper presents a comprehensive review of the current frameworks and programs for DR and ESS to participate in some electricity markets in North America (US and Canada). The modalities of DR participation in each ISO are classified based on: (i) their mode of procurement, (ii) their participation time-frame (day-ahead or real-time) and operational domain (energy, ancillary services, or capacity), and (iii) the type of DR programs. Also, a comprehensive study of the ancillary services market structure, ESS procurement process, and deployment timeline is discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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